不同场景的联邦学习安全与隐私保护研究综述
Survey on security and privacy protection in different scenarios of federated learning
辽宁工业大学 电子与信息工程学院, 辽宁 锦州 121000
摘要
随着大数据不断发展,联邦学习已被广泛应用于各种各样的场景,从而方便人们的生产生活,但该技术给人们带来便利的同时也让用户面临着数据泄露的挑战,因此数据安全成为联邦学习研究的热点问题。通过介绍横向及纵向联邦学习的训练过程,并对该过程的潜在对手及其攻击原因进行研究,从而分类总结了现有的攻击手段,如投毒攻击、对抗攻击及模型逆推攻击等;在两种场景下分类介绍针对几种攻击手段的防御措施,如梯度稀疏化、恶意检测、秘密样本对齐、标签保护、加密共享和扰动共享等,这些方法不仅可以保证参与方的数据安全,也可以保证联合模型的准确率;最后根据对现有技术的研究,总结了现存方法存在的问题及未来的研究方向。
基金项目
国家自然科学基金青年基金资助项目(61802161)
辽宁省教育厅科学研究经费资助项目(JZL202015402,JZL202015404)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2021.03.0157
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2021年第38卷 第12期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 3527-3534
文章编号: 1001-3695(2021)12-002-3527-08
发布历史
[2021-12-05] 印刷出版
引用本文
孙爽, 李晓会, 刘妍, 等. 不同场景的联邦学习安全与隐私保护研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2021, 38 (12): 3527-3534. (Sun Shuang, Li Xiaohui, Liu Yan, et al. Survey on security and privacy protection in different scenarios of federated learning [J]. Application Research of Computers, 2021, 38 (12): 3527-3534. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
《计算机应用研究》创刊于1984年,是由四川省科技厅所属四川省计算机研究院主办的计算技术类学术刊物。
《计算机应用研究》瞄准本学科领域迫切需要的前沿技术,及时反映国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势。主要刊载内容包括本学科领域高水平的学术论文、本学科最新科研成果和重大应用成果。栏目内容涉及计算机学科新理论、计算机基础理论、算法理论研究、算法设计与分析、区块链技术、系统软件与软件工程技术、模式识别与人工智能、体系结构、先进计算、并行处理、数据库技术、计算机网络与通信技术、信息安全技术、计算机图像图形学及其最新热点应用技术。
《计算机应用研究》拥有众多高层次读者、作者,读者对象主要为从事计算机学科领域高、中级研究人员及工程技术人员,各高等院校计算机专业及相关专业的师生。多年来《计算机应用研究》的总被引频次及Web下载率一直名列本学科同类学术刊物前茅,所刊发的学术论文以其新颖性、学术性、前瞻性、导向性、实用性而备受广大读者的喜爱。
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